L’intelligenza artificiale ha assunto un ruolo centrale nelle imprese italiane, con una diffusione che nel 2024 ha toccato quasi l’80% delle realtà lavorative. Questo rapido inserimento genera grandi opportunità ma anche minacce concrete alla sicurezza dei dati e alla reputazione aziendale. L’articolo approfondisce i principali rischi legati all’adozione dell’AI, le criticità emergenti in azienda e indica le mosse indispensabili per costruire una difesa efficace e strutturata nel prossimo futuro.
L’espansione dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane
Nel corso del 2024, il mercato italiano dell’intelligenza artificiale ha raggiunto un valore di circa 1,2 miliardi di euro. L’incremento rispetto all’anno precedente si attesta intorno al 58%, spinto soprattutto dalla diffusione della AI generativa che pesa per il 43% sul totale del mercato. Quasi quattro aziende su cinque hanno integrato almeno una forma di intelligenza artificiale nei propri processi produttivi o gestionali.
Questa crescita rapida mostra come l’AI sia ormai uno strumento fondamentale per molte attività industriali e commerciali in Italia. Tuttavia questo sviluppo non è accompagnato da adeguate misure di sicurezza informatica specifiche per questi sistemi intelligenti. L’emergere di vulnerabilità legate a modelli poco controllati espone molte organizzazioni a rischi concreti che possono compromettere dati sensibili o danneggiare la fiducia dei clienti.
La situazione evidenzia quindi la necessità urgente di trasformare l’utilizzo spontaneo o sperimentale delle tecnologie AI in processi governati da regole chiare orientate alla protezione digitale.
I principali rischi legati all’intelligenza artificiale: dalle manipolazioni agli attacchi informatici
I sistemi basati su AI presentano alcune debolezze intrinseche che possono essere sfruttate con facilità da attori malintenzionati. La manipolazione degli algoritmi può causare decisioni errate o distorte, con conseguenze negative sulle attività aziendali o sui clienti finali.
Un problema diffuso riguarda inoltre la produzione automatica di deepfake utilizzabili sia nella disinformazione politica sia negli attacchi mirati tramite social engineering contro dipendenti ed executive. Alcuni casi già documentati mostrano chatbot trasformarsi in strumenti offensivi oppure modelli open source usati come veicoli per software dannosi.
I criminal hacker adottano sempre più spesso tecniche basate sull’intelligenza artificiale stessa per aumentare la portata degli attacchi digitali: phishing automatizzati altamente personalizzati oppure scansioni avanzate volte a scoprire falle nei sistemi IT sono solo alcuni esempi segnalati dal rapporto Cybersecurity Forecast 2025 pubblicato da Google Cloud.
Questi sviluppatori malevoli riescono così ad aggirare controlli tradizionali rendendo necessario un ripensamento complessivo della strategia difensiva basata su nuovi standard tecnologici ed organizzativi dedicati all’AI.
Shadow ai e perdita del controllo nell’ambito aziendale
Dentro le stesse aziende si registra un fenomeno crescente chiamato “shadow AI”: consiste nell’impiego autonomo non autorizzato di applicazioni intelligenti fuori dai canali ufficialmente gestiti dall’IT interna. Ciò comporta diversi problemi tra cui esposizione involontaria di dati riservati inseriti nei prompt conversazionali oppure violazioni della proprietà intellettuale senza supervisione adeguata.
Secondo McKinsey, tra il 2023 ed il 2024, l’utilizzo interno dell’AI generativa è passato dal 55% al 78%, spesso senza alcuna policy definita né formazione specifica rivolta agli utenti coinvolti. “Questo aumento rapido lascia emergere punti ciechi nella gestione dei rischi cyber associandosi a spreco economico dovuto alla saturazione incontrollata delle licenze software acquistate”.
Le imprese devono quindi affrontare questo tema identificando gli usi realizzati al proprio interno, regolamentando gli accessi migliorando contemporaneamente consapevolezza e competenza degli operatori coinvolti.
I problemi derivanti dall’integrazione customizzata dell’intelligenza artificiale
Molte aziende stanno sviluppando soluzioni personalizzate basandosi sull’Intelligenza Artificiale adattandola alle loro esigenze specifiche. Questa pratica introduce però nuove vulnerabilità difficili da monitorare: modifiche improprie ai dataset utilizzati durante l’apprendimento automatico possono corrompere le prestazioni del sistema; inoltre manca spesso trasparenza completa sulle modalità con cui vengono generate determinate risposte automatizzate.
Anche catene fornitura legate allo sviluppo software diventano punti critici quando componentistica esterna viene incorporata senza verifiche approfondite. In assenza d’un controllo rigoroso cresce così il rischio d’attacchi miranti proprio quelle fasi dove si produce valore aggiunto digitale tramite algoritmi customizzati.
Di fronte a questa complessità diventa indispensabile adottare un approccio globale capace d’includere criteri di valutazione accurati per ogni fase dello sviluppo IA combinando analisi tecnica, fattori umani, elementi della governance & compliance interna.
Strategie efficaci contro i rischi dell’ai: verso una governance strutturata
Per superare l’approccio improvvisato del passato occorre oggi progettare l’utilizzo dell’intelligence artificial con rigore e massima attenzione alle sicurezze informatiche dedicate. La prima azione da intraprendere prevede un’analisi precisa di zero allo status quo interno, dettagliata includendo ogni soluzione gestita dall’IT ma anche gli usi spontanei diffusi fuori dai canali ufficiali per evitare lacune rilevanti. Nello stesso tempo è necessario incrementare la formazione del personale adottando sistemi didattici per illustrare i rischi e fragilità al AI generativa e sensibilizzare le direzioni aziendali sul tema. Diverse indagini dimostrano come gran parte dei soggetti coinvolti non dispone ancora delle competenze base, puntuale in settori quali marketing, e comunicazione specializzata.
In parallelo dev’essere elaborata politica specifica sull’assicurazione dell’AI, inserita nelle procedure di cybersecurity preesistenti e deve essere normativa supporto per tutte leve processuali finalizzate alla protezione dei diritti e elementi informativi cruciali per le ditta. Soluzioni tecnologiche avanzate sono richieste per monitorare e detectare rischi in tempo reale installando proxy, CASB ecc., strumenti che sopprimono eventuali vulnerabilità infine, i criteri di “AI by design” devono rappresentare il fondamento cioè la sicurezza deve inserirsi già dalla progettazione delle piattaforme IA impiegate e vanno gestiti le terze parti con attenzione maxima per evitare rischi di compromissione sostanziali. Ad esempio, l’apprendimento automatico può supportare l’individuazione di tentativi di guerra cibernetica mentre la IA generativa può aiutare nella risposta rapida alle minacce immediate.
Il quadro generale richiede un cambiamento culturale e operativo da parte di tutte componente interne. Allora solo così potranno evitare incidenti frequenti nel dominio della sicurezza dell’AI segnando un vero punto spartiacque nel modo di condurre business innovativo affidandosi sia tecnologie d’avanguardia che sistemi strutturali giuridici precisi.
La messa in campo di queste iniziative viene resa ancora significativa dal prossimo arrivo del AI Act norma che imporrà obblighi anza mappatura e governance stringente degli usi delle intelligenze artificiali in tutti i contesti societari analogamente al GDPR. Nel frattempo, l’allarme resta alto se pensiamo che oltre 80% degli operatori ha sperimentato incidenti online collegati alla AI last annualmente danno segno chiaro che non esiste più spazio per soluzioni improvvisate e superficiali.
